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《中国航海》 2017年04期
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船舶自动靠泊简捷非线性神经网络控制器

张强  张显库  林南均  
【摘要】:为解决多参数船舶自动靠泊神经网络控制器的计算负荷问题,根据靠泊操纵的实践,通过合理取消虚拟导航线和位置辅助线参数,优化网络输入参数,减少计算维数。利用4种不同初始状态下的靠泊样本数据训练网络权重和偏差,并在处理大样本数据时选择性地调整有效信息数据提取频率,优化控制效果,缩短训练时间。通过基于MMG(Maneuvering Modeling Group)船舶数学模型的仿真试验,验证控制器能在不同于样本训练数据的初始状态下,减少计算维数,降低计算负荷。

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1 蒋丹东,贾欣乐;神经网络控制器的海上验证[J];大连海事大学学报;1998年01期
2 程启明,刘其明,王志宏,孙干超;船舶航迹保持的在线SIMO神经网络控制器研究[J];工业仪表与自动化装置;2000年05期
3 丁茂森;张艳;;船舶柴油发电机转速的BP-PID并行控制[J];船电技术;2012年12期
4 陈雪丽,程启明;船舶航迹保持的神经网络控制器研究[J];河海大学学报(自然科学版);2001年05期
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